Testing-optimal kernel choice in HAR inference
异方差与自相关稳健推断中的检验最优核选择AI 解读 ↓
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异方差与自相关稳健推断中的检验最优核选择
- 研究问题
- 在固定带宽比例的异方差与自相关稳健检验中，以第一类和第二类错误概率的加权平均为准则时，哪种核函数最优？
- 方法与思路
- 作者在 fixed-b 渐近框架下研究核选择，将面向检验错误概率的准则，与长期方差点估计的渐近均方误差准则联系起来。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称二次谱核的最优性不仅适用于长期方差估计的均方误差准则，也适用于所考察的检验错误概率加权准则。
- 阅读关注点
- 应核对最优性所覆盖的核函数集合、两类错误的权重、备择假设和渐近展开条件，以及核选择与带宽选择的关系。
- 阅读边界
- 摘要未说明权重取值、容许核的具体限制或有限样本表现；检验准则下的最优性不能直接推广到所有稳健推断场景。
原文摘要
The paper investigates the optimal kernel choice in heteroskedasticity and autocorrelation robust tests based on the fixed-b asymptotics. In parallel with the optimality of the quadratic spectral kernel under the asymptotic mean squared error criterion of the point estimator of the long run variance as considered in Andrews (1991) , we show that the optimality of the quadratic spectral kernel continues to hold under the testing-oriented criterion of Sun, Philips and Jin (2008) which takes a weighted average of the probabilities of type I and type II errors of the fixed-b asymptotic test.